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langchain experiments

AI ソースコード

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langchain experiments

このリポジトリは、大規模言語モデル (LLM) を使用して強力なアプリケーションを構築するための LangChain ライブラリの実験に焦点を当てています。このプロジェクトでは、OpenAI の GPT-3.5 Turbo (および間もなく GPT-4) などの最先端の言語モデルを活用することにより、YouTube ビデオトランスクリプトから検索可能なデータベースを作成する方法、FAISS ライブラリを使用して類似性検索クエリを実行する方法、およびユーザーの質問に関連性のある正確な情報で応答します。

LangChain は、言語モデルを利用したアプリケーションを開発するために設計された包括的なフレームワークです。これは単に API 経由で LLM を呼び出すだけではなく、最も先進的で差別化されたアプリケーションはデータ認識およびエージェント機能も備えており、言語モデルが他のデータソースに接続し、その環境と対話できるようになります。 LangChain フレームワークは、これらの原則に対処するために特別に構築されています。

ラングチェーン

LangChain のドキュメントの Python 固有の部分では、いくつかの主要モジュールがカバーされており、それぞれのモジュールで例、ハウツーガイド、リファレンスドキュメント、および概念ガイドが提供されています。これらのモジュールには次のものが含まれます。

モデル: LangChain によってサポートされるさまざまなモデルタイプとモデル統合。
プロンプト: プロンプトの管理、最適化、およびシリアル化。
メモリ: 標準メモリインターフェイス、メモリ実装、メモリを利用するチェーンとエージェントの例を含む、チェーンまたはエージェント呼び出し間の状態の永続性。
インデックス: LLM とカスタムテキストデータを組み合わせて機能を強化します。
チェーン: 標準インターフェイス、統合、エンドツーエンドチェーンの例を使用した、LLM または別のユーティリティへの呼び出しのシーケンス。
エージェント: 標準インターフェイス、エージェントの選択、エンドツーエンドのエージェントの例を使用して、アクションについて決定し、結果を観察し、完了するまでプロセスを繰り返す LLM。

使用例

LangChain を使用すると、開発者はカスタマーサポートチャットボット、自動コンテンツジェネレーター、データ分析ツール、インテリジェントな検索エンジンなどのさまざまなアプリケーションを作成できます。これらのアプリケーションは、企業がワークフローを合理化し、手作業を削減し、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

サービス

LangChain ベースのアプリケーションをサービスとして企業に販売することで、企業固有のニーズを満たすカスタマイズされたソリューションを提供できます。たとえば、企業は、顧客からの問い合わせを処理するカスタマイズ可能なチャットボット、マーケティング用のパーソナライズされたコンテンツ作成ツール、LLM の力を利用して貴重な洞察を抽出する内部データ分析システムの恩恵を受けることができます。可能性は広大で、LangChain の柔軟なフレームワークは、さまざまな業界で高度な言語モデルアプリケーションを開発および展開するための理想的な選択肢となります。

要件

Python 3.6以降
ラングチェーンライブラリ
OpenAI APIキー
SerpAPI API キー

OpenAI API モデル

OpenAI API は、さまざまな機能と価格帯を備えたさまざまなモデルのセットを利用しています。また、特定のユースケースに合わせて微調整しながら、オリジナルのベースモデルを限定的にカスタマイズすることもできます。

インストール

1. リポジトリのクローンを作成します

git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git

2.Python環境を作成する

Python 3.6 以降venvまたはconda使用)。 venvの使用:

 cd langchain-experiments
python3 -m venv env
source env/bin/activate

conda使用する:

 cd langchain-experiments
conda create -n langchain-env python=3.8
conda activate langchain-env

3. 必要な依存関係をインストールします

pip install -r requirements.txt

4. .env ファイルにキーを設定します。

まず、プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成します。ファイル内に、OpenAI API キーを追加します。

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

ファイルを保存して閉じます。 Python スクリプトまたは Jupyter ノートブックで、次のコードを使用して.envファイルをロードします。

 from dotenv import load_dotenv , find_dotenv
load_dotenv ( find_dotenv ())

環境変数に正しい命名規則を使用すると、キーを別の変数に手動で保存して関数に渡す必要がなくなります。 API キーを必要とするライブラリまたはパッケージは、 OPENAI_API_KEY環境変数を自動的に認識し、その値を使用します。

必要に応じて、環境変数としてOPENAI_API_KEYにアクセスできます。

 import os
api_key = os . environ [ 'OPENAI_API_KEY' ]

これで Python 環境がセットアップされたので、実験の実行を続行できます。

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